Gemma 3 12B IT auf MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Gemma 3 12B IT (12.19B gesamt, 12.19B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 7.28 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 8.65 GiB gesamt bei 8K Kontext und 10.15 GiB bei 32K auf MTT S4000 48GB (摩尔线程) (~60.6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell12.19B / 12.19B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 7.28 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

48 GB · 768 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 8.65 GiB (9.29 GB) / 48 GiB (18%)

Modellgewichte: 7.28 GiB KV-Cache & Zustand: 0.81 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

8.65 GiB

9.29 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

45.6 GiB

48 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+36.95 GiB

18% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~60.6 tok/s

12.19B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~2133 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1920 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.28

Dichte GQA-Attention · Gemma

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

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~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.06 / Std.

1x RTX 3060 12GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/gemma-3-12b-it-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve google/gemma-3-12b-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1920ms · ~60.6 tok/s)

[Gemma 3 12B IT · 8.65 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-05

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~23.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Community Cloud)	16 GB	$0.18 / Std.	$21.89 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Verifizierter Host)	12 GB	$0.06 / Std.	$7.42 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Gemma 3 12B IT

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

10.06 GiB

Modellgewichte: 7.28 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.71 GiB · Act: 1.07 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

26.81 GiB

Modellgewichte: 22.71 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.68 GiB · Act: 1.42 GiB

Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

95.61 GiB

Modellgewichte: 22.71 GiB · Gradienten + Optimizer: 70.4 GiB · Act: 2.5 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB physisch, 45.6 GiB nutzbar) führt Gemma 3 12B IT in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 8.65 GiB und 36.95 GiB Reserve stabil aus (~60.6 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Gemma 3 12B IT nutzt Dichte GQA-Attention (12.19B gesamt, 12.19B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.81 GiB auf 2.31 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.15 GiB (gesamt 9 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Gemma 3 12B IT @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (MTT S4000 48GB (摩尔线程))	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	22.71 GiB	0.81 GiB	24.08 GiB (25.86 GB)	~20.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	12.06 GiB	0.81 GiB	13.43 GiB (14.42 GB)	~37.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	9.31 GiB	0.81 GiB	10.68 GiB (11.47 GB)	~48.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	8.28 GiB	0.81 GiB	9.65 GiB (10.36 GB)	~53.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	7.28 GiB	0.81 GiB	8.65 GiB (9.29 GB)	~60.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	6.32 GiB	0.81 GiB	7.69 GiB (8.26 GB)	~69 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	5.8 GiB	0.81 GiB	7.17 GiB (7.7 GB)	~74.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	4.31 GiB	0.81 GiB	5.68 GiB (6.1 GB)	~97.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB) Gemma 3 12B IT ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Gemma 3 12B IT insgesamt 8.65 GiB VRAM (7.28 GiB Gewichte + 0.81 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 45.6 GiB nutzbarem Speicher auf der MTT S4000 48GB (摩尔线程) (~60.6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Gemma 3 12B IT bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.31 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 10.15 GiB (10.9 GB dezimal) steigt.

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